从Hive表中进行数据抽样-Sampling

在Hive中提供了数据取样（SAMPLING）的功能，用来从Hive表中根据一定的规则进行数据取样，Hive中的数据取样支持分桶表取样和数据块取样。

16.1 数据块取样（Block Sampling）

• block_sample: TABLESAMPLE (n PERCENT)

根据输入的inputSize，取样n%。

比如：输入大小为1G，TABLESAMPLE (50 PERCENT)将会取样512M的数据；

看例子：

表lxw1总大小约为64816816，总记录数为：2750714

使用下面的语句，从表lxw111中取样50%的数据，创建一个新表：

CREATE TABLE lxw1234 AS

SELECT * FROM lxw1 TABLESAMPLE (50 PERCENT);

完成后看看表lxw1234的记录数和大小：

结果表记录数：1376390，总大小：32432626，基本上是原表的50%。

• block_sample: TABLESAMPLE (nM)

这种方式指定取样数据的大小，单位为M。

比如，下面的语句：

CREATE TABLE lxw1234_2 AS

SELECT * FROM lxw1 TABLESAMPLE (30M);

将会从表lxw1中取样30M的数据：

• block_sample: TABLESAMPLE (n ROWS)

这种方式可以根据行数来取样，但要特别注意：这里指定的行数，是在每个InputSplit中取样的行数，也就是，每个Map中都取样n ROWS。

下面的语句：
SELECT COUNT(1) FROM (SELECT * FROM lxw1 TABLESAMPLE (200 ROWS)) x;

有5个Map Task（InputSplit），每个取样200行，一共1000行。

16.2 分桶表取样（Sampling Bucketized Table）

关于Hive中的分桶表（Bucket Table），在以后的文章中将会介绍，其实就是根据某一个字段Hash取模，放入指定数据的桶中，比如将表lxw1234按照ID分成100个桶，其算 法是hash(id) % 100，这样，hash(id) % 100 = 0的数据被放到第一个桶中，hash(id) % 100 = 1的记录被放到第二个桶中。分桶表在创建时候使用CLUSTER BY语句创建。

Hive中分桶表取样的语法是：

table_sample: TABLESAMPLE (BUCKET x OUT OF y [ON colname])

其中x是要抽样的桶编号，桶编号从1开始，colname表示抽样的列，y表示桶的数量。

例子1：

SELECT COUNT(1)

FROM lxw1 TABLESAMPLE (BUCKET 1 OUT OF 10 ON rand());

该语句表示将表lxw1随机分成10个桶，抽样第一个桶的数据；

前面介绍过，表lxw1总大小约为64816816，总记录数为：2750714

出来的结果基本上是原表的十分之一，注意：这个结果每次运行是不一样的，因为是按照随机数进行分桶取样的。

例子2：

如果基于一个已经分桶表进行取样，将会更有效率。

执行下面的语句，创建一个分桶表，并插入数据：

CREATE TABLE lxw1_bucketed (pcid STRING)

CLUSTERED BY(pcid) INTO 10 BUCKETS;

INSERT overwrite TABLE lxw1_bucketed

SELECT pcid FROM lxw1;

表lxw1_bucketed按照pcid字段分成10个桶，下面的语句表示从10个桶中抽样第一个桶的数据：

SELECT COUNT(1) FROM lxw1_bucketed TABLESAMPLE(BUCKET 1 OUT OF 10 ON pcid);

很好理解。

再看这个：

SELECT COUNT(1) FROM lxw1_bucketed TABLESAMPLE(BUCKET 1 OUT OF 20 ON pcid)

表只有10个桶，如果指定20，看结果：

结果差不多是源表记录的1/20，Hive在运行时候，会在第一个桶中抽样一半的数据。

还有一点：

如果从源表中直接分桶抽样，也能达到一样的效果，比如：

SELECT COUNT(1) FROM lxw1 TABLESAMPLE(BUCKET 1 OUT OF 20 ON pcid);

区别在于基于已经分桶的表抽样，查询只会扫描相应桶中的数据，而基于未分桶表的抽样，查询时候需要扫描整表数据，先分桶，再抽样。

其它更详细的用法请参考Hive的官方文档说明。